یک روش نوین استخراج ویژگی مبتنی بر شی با استفاده از ناحیه بندی به منظور طبقه بندی تصاویر ابر طیفی

با پیشرفت تکنولوژی, تصاویر ابرطیفی اطلاعات فراوانی را در زمینه ی سنجش از راه دور در اختیار قرار میدهند. برتری این تصاویر نسبت به سایرین, کیفیت بالای آنها در محدوده ی گسترده ی امواج الکترومغناطیسی است. در تصاویر ابرطیفی, به علت محدودیت تعداد نمونه های آموزشی و ابعاد بالای آنها )عدم تناسب تعداد باندها با تعداد نمونه های آموزشی(, احتمال کاهش دقت طبقه بندی وجود دارد. به همین دلیل, به منظور حل این مشکل و استخراج اطلاعات نهفته در داده های ابرطیفی, از روش های مختلفی همچون کاهش و استخراج ویژگی استفاده میشود. بدین ترتیب, در راستای بهینه سازی نتایج استخراج ویژگی و دستیابی به بیشینه دقت عملکردی در طبقه بندی این نوع از تصاویر, میتوان از اطلاعات طیفی و مکانی آنها به طور همزمان بهره برد. در این مقاله, به معرفی یک روش استخراج ویژگی مبتنیبر شی با بهره گیری از اطلاعات مکانی و طیفی تصاویر میپردازیم. روش پیشرو از چهار گام اصلی تشکیل شده است؛ در گام اول, از الگوریتم PCA با هدف استخراج اولیه ی ویژگیهای برجسته ی تصویر استفاده میکنیم. سپس در گام دوم, از فیلتر گابور برای دسترسی به اطلاعات مکانی تصویر بهره میگیریم. در ادامه, در راستای استخراج اطلاعات مکانی تصویر الگوریتم K-means بهعنوان یک روش پایه در زمینه ی ناحیه بندی بر تصویر اعمال میشود...